(57)【要約】【課題】組織におけるコミュニケーション機会の活用状態の変化を分析し、その低下などから組織の硬直化等を分析する。【解決手段】分析指示部３０は、分析条件や出力条件を入力する。ログ抽出部４０は、分析条件に従って行動ログを抽出し、場所・時間の共有部分を取り出してレコードを生成する。コミュニケーション処理部５０のコミュニケーション機会判定部５１は、場所・時間の共有部分があるユーザ間にその共有時間がどの程度のものであろうとコミュニケーション機会があったと判定する。コミュニケーション発生判定部５２は共有時間が所定の閾値以上の場合にコミュニケーションがあったと判定する。コミュニケーション分析部５３は、コミュニケーション機会がコミュニケーションの発生にどの程度活用されているかを分析する。分析結果表示部６０は、分析結果を表示する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの間のコミュニケーションの機会を判定する第１の判定手段と、
ユーザの間のコミュニケーションの発生を判定する第２の判定手段と、
上記第２の判定手段により判定されたコミュニケーションの発生を上記第１の判定手段により判定されたコミュニケーション機会に関連付けて分析する分析手段とを有することを特徴とするコミュニケーション分析装置。
【請求項２】
ユーザの挙動の履歴を記録する履歴データベースを有し、上記第１の判定手段および上記第２の判定手段は上記履歴データベースに記録されている履歴を参照してそれぞれコミュニケーションの機会およびコミュニケーションの発生を判定する請求項１記載のコミュニケーション分析装置。
【請求項３】
指定条件に合致する履歴を抽出する背景情報判定手段を有し、上記第１の判定手段および上記第２の判定手段は指定条件ごとにコミュニケーションの機会およびコミュニケーションの発生を判定し上記分析手段は指定条件ごとにコミュニケーションを分析する請求項１または２記載のコミュニケーション分析装置。
【請求項４】
上記指定条件は人的な条件、場所に関する条件および日時に関する条件からなるグループから選択された条件である請求項１、２または３記載のコミュニケーション分析装置。
【請求項５】
ユーザの位置を検知する位置検知手段を有し、上記位置検知手段の検知出力に基づいてユーザ同士が接近している継続時間を判定し、上記第１の判定手段および上記第２の判定手段が上記継続時間に基づいて上記コミュニケーションの機会および上記コミュニケーションの発生をそれぞれ判定する請求項１〜４のいずれかに記載のコミュニケーション分析装置。
【請求項６】
上記第１の判定手段は、検知可能な継続時間を超えてユーザが接近しているときに上記コミュニケーションの機会を判定する請求項５記載のコミュニケーション分析装置。
【請求項７】
上記第２の判定手段は上記継続時間が所定の閾値以上のときに上記コミュニケーションの発生を判定する請求項５または６記載のコミュニケーション分析装置。
【請求項８】
上記第１の判定手段は、電子コミュニケーションシステムにより構築される対話空間へのアクセスにより上記コミュニケーションの機会を判定する請求項１〜４のいずれかに記載のコミュニケーション分析装置。
【請求項９】
上記第１の判定手段は、ユーザの位置を検知する位置検知手段の検知出力に基づいてユーザ同士が接近していることに基づいて上記コミュニケーションの機会を判定する請求項１〜４のいずれかに記載のコミュニケーション分析装置。
【請求項１０】
上記第２の判定手段は、電子コミュニケーションシステムにより構築される対話空間における対話に基づいて上記コミュニケーションの発生を判定する請求項１〜４、８および９のいずれかに記載のコミュニケーション分析装置。
【請求項１１】
第１の判定手段がユーザの間のコミュニケーションの機会を判定するステップと、
第２の判定手段がユーザの間のコミュニケーションの発生を判定するステップと、
分析手段が、上記第２の判定手段により判定されたコミュニケーションの発生を上記第１の判定手段により判定されたコミュニケーション機会に関連付けて分析するステップとを有することを特徴とするコミュニケーション分析方法。
【請求項１２】
ユーザの間のコミュニケーションの機会を判定する第１の判定手段と、
ユーザの間のコミュニケーションの発生を判定する第２の判定手段と、
上記第２の判定手段により判定されたコミュニケーションの発生を上記第１の判定手段により判定されたコミュニケーション機会に関連付けて分析する分析手段とを実現するためにコンピュータにおいて実行されることを特徴とするコミュニケーション分析用コンピュータプログラム。
【請求項１３】
ユーザの間のコミュニケーションの機会を判定する第１の判定手段と、
ユーザの間のコミュニケーションの発生を判定する第２の判定手段と、
上記第２の判定手段により判定されたコミュニケーションの発生と上記第１の判定手段により判定されたコミュニケーション機会とに基づいて組織の硬直化を分析する分析手段とを有することを特徴とする組織硬直化分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、コミュニケーションを分析する技術に関し、とくにコミュニケーションの分析を通じて組織の硬直化等を解析するのに最適なものである。
【背景技術】
【０００２】
研究プロジェクトや開発プロジェクトの場合、組織外コミュニケーションの量が、技術サービスのプロジェクトは組織内コミュニケーションの量が減少するとプロジェクトのパフォーマンスが下がるという関係を、Ｋａｔｚ，Ｒａｌｐｈ．とＴｈｏｍａｓ  Ｊ．Ａｌｌｅｎが、Ｒ＆Ｄ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，１９８２，１２，ｐｐ．７−１９で、「Ｎｏｔ  Ｉｎｖｅｎｔｅｄ  Ｈｅｒｅ  （ＮＩＨ）  Ｓｙｎｄｒｏｍｅ」として述べている。プロジェクト経過年数が１．５年から４．９年まではプロジェクトのパフォーマンスが高く、その後コミュニケーション頻度の減少とパフォーマンスの低下が相関するという関係がある。コミュニケーションを分析することにより組織のパフォーマンスやその硬直化を判定することができる。
【０００３】
ところで、ユーザのコミュニケーション量を計測する場合、単にその量だけではなく、それが起こりえる必然性や偶然性を考慮しなければならない。つまり、そのユーザがどれほどのコミュニケーション機会を持ち、それをどの程度活用できていたかということである。コミュニケーションの必然性や偶然性を加味してコミュニケーションを正確に評価することが望まれる。
【０００４】
なお、この発明と関連する提案として、実世界における組織コミュニケーションの観点から人的ネットワークを構築する技術が考案されている。特許文献１は、名刺交換により構築されたヒューマンリレーションを営業力という観点から利用することができる、新たな情報処理技術を提案している。特許文献２は、個人と他人とのコミュニケーション履歴を人脈情報として管理し、個人の人脈情報を共有して有効活用するという技術を提案している。これら従来の提案は、コミュニケーションを正確に把握して組織のパフォーマンスや硬直化を判定するものではない。
【特許文献１】特開２００３−１６２３５公報
【特許文献２】特許第３４４６８８６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
この発明は、以上の事情を考慮してなされたものであり、ユーザのコミュニケーション機会とコミュニケーション量の両面から分析を行なうことで、組織におけるコミュニケーション機会の活用状態の変化を分析し、延いては、その低下などから組織の硬直化を分析するのに好適なコミュニケーション分析技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明の原理的な構成例では、上述の目的を達成するために、複数のユーザが存在する組織におけるユーザの行動ログを用いて、ユーザのコミュニケーション機会とコミュニケーション量の両面から分析することで、組織におけるコミュニケーション機会の活用状態の変化を分析し、その低下などから組織の硬直化を分析する。すなわち、ごく短時間の場所の共有（すれ違い）などは、対話は起こってはいないが、物理的には接近していることからコミュニケーション機会、つまりコミュニケーションが起こる蓋然性と考えることができる。そこで、コミュニケーション量に対して、そのコミュニケーションが起こりえる蓋然性を考慮することで、より正しくコミュニケーションの量を計測することで、組織のコミュニケーションの硬直化を計測する。
【０００７】
図１は、組織外でのコミュニケーションについてコミュニケーションの発生（所定の継続時間以上の接近）とコミュニケーションの機会（接近すべて）との関係を示すものである。コミュニケーションの機会が増加しているにもかかわらずコミュニケーションが増加していない場合には硬直化している可能性が高いと判定できる。また、コミュニケーション機会が変化しないときにコミュニケーションが減少した場合も硬直化している可能性が高い。また、コミュニケーションの機会が減少している場合でも、コミュニケーション量が変わらなかったり、減少しているときには同様に硬直化している可能性が高い。
【０００８】
さらに、この発明を説明する。なお、ここでは、理解を容易にするために、実施例の符号を併せて用いるが、これはこの発明の技術的な範囲を限定する意図でないことはもちろんである。
【０００９】
この発明の一側面によれば、上述の目的を達成するために、コミュニケーション分析装置に：ユーザの間のコミュニケーションの機会を判定する第１の判定手段（コミュニケーション機会判定部５１）と；ユーザの間のコミュニケーションの発生を判定する第２の判定手段（コミュニケーション発生判定部５２）と；上記第２の判定手段により判定されたコミュニケーションの発生を上記第１の判定手段により判定されたコミュニケーション機会に関連付けて分析する分析手段（コミュニケーション分析部５３）とを設けるようにしている。
【００１０】
この構成においては、組織におけるコミュニケーション機会の活用状態の変化を分析し、その低下などから組織の硬直化等を分析できる。
【００１１】
コミュニケーションは、物理的な空間において、対面して、あるいは、電話等を用いて行なうものでもよいし、電子的空間（例えば電子チャット、メーリングリスト、電子掲示板等）におけるコミュニケーションでも良い。
【００１２】
この構成において、ユーザの挙動の履歴を記録する履歴データベースを設けることが好ましい。この場合、上記第１の判定手段および上記第２の判定手段は上記履歴データベースに記録されている履歴を参照してそれぞれコミュニケーションの機会およびコミュニケーションの発生を判定する。ユーザの挙動は、典型的には、ユーザの物理的な移動や、電子的な空間における電子的なコミュニケーションである。
【００１３】
また、指定条件に合致する履歴を抽出する背景情報判定手段を設けても良い。この場合、上記第１の判定手段および上記第２の判定手段は指定条件ごとにコミュニケーションの機会およびコミュニケーションの発生を判定し上記分析手段は指定条件ごとにコミュニケーションを分析する。また、条件ごとにコミュニケーション発生判定の閾値を変更することが好ましい。
【００１４】
上記指定条件は、例えば、人的な条件、場所に関する条件および日時に関する条件からなるグループから選択された条件である。
【００１５】
この構成において、ユーザの位置を検知する位置検知手段を利用して、上記位置検知手段の検知出力に基づいてユーザ同士が接近している継続時間を判定し、上記コミュニケーション機会判定手段および上記コミュニケーション発生判定手段が上記継続時間に基づいて上記コミュニケーションの機会および上記コミュニケーションの発生をそれぞれ判定するようにしてもよい。典型的には、上記コミュニケーション機会判定手段は検知可能な継続時間を超えてユーザ同士が接近しているときに上記コミュニケーションの機会を判定する。例えば、ユーザ同士が接近したという記録が残っていればコミュニケーションの機会があったと判定する。もちろん、検知可能な継続時間より大きな閾値を設定してこれを超える継続時間の接近に基づいてコミュニケーションの機会と判定しても良い。上記コミュニケーション発生判定手段は上記継続時間が所定の閾値以上のときに上記コミュニケーションの発生を判定する。所定の閾値は、コミュニケーションが発生したと予想するに足る時間に設定されるが、種々の要因に応じて変化することが好ましい。
【００１６】
また、上記コミュニケーション機会判定手段は、電子コミュニケーションシステムにより構築される対話空間へのアクセスにより上記コミュニケーションの機会を判定してもよい。対話空間は、メーリングリストや電子掲示板である。
【００１７】
また、上記コミュニケーション機会判定手段は、ユーザの位置を検知する位置検知手段の検知出力に基づいてユーザ同士が接近していることに基づいて上記コミュニケーションの機会を判定してもよい。
【００１８】
また、上記コミュニケーション発生判定手段は、電子コミュニケーションシステムにより構築される対話空間における対話に基づいて上記コミュニケーションの発生を判定してもよい。
【００１９】
また、コミュニケーション分析を利用して組織硬直化を分析する組織硬直化装置を構成しても良い。
【００２０】
なお、この発明は装置またはシステムとして実現できるのみでなく、方法としても実現可能である。また、そのような発明の一部をソフトウェアとして構成することができることはもちろんである。またそのようなソフトウェアをコンピュータに実行させるために用いるソフトウェア製品もこの発明の技術的な範囲に含まれることも当然である。
【００２１】
この発明の上述の側面および他の側面は特許請求の範囲に記載され以下実施例を用いて詳述される。
【発明の効果】
【００２２】
この発明によれば、組織におけるコミュニケーション機会の活用状態の変化を分析し、その低下などから組織の硬直化等を分析できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、この発明の実施例について説明する。
【実施例１】
【００２４】
この発明の実施例１のコミュニケーション分析システム１００について説明する。この実施例は、ユーザの位置情報を位置情報取得サーバを用いて取得してユーザのコミュニケーションの機会およびコミュニケーションの発生を判定するものである。この実施例は、つぎのことを前提とする。すなわち。ごく短時間の場所の共有（すれ違い）などは、対話は起こってはいないが、物理的には接近していることからコミュニケーション機会、つまりコミュニケーションが起こる確率と考えることができる。そこで、コミュニケーション量に対して、そのコミュニケーションが起こりえる確率を考慮することで、より正しくコミュニケーションの量を計測することで、組織のコミュニケーションの硬直化を計測する。
【００２５】
この実施例のコミュニケーション分析システム１００は、典型的にはコンピュータ２００に各種プログラム２０１をインストールすることにより実現される。コミュニケーション分析システム１００は、単一のコンピュータにより構成されていても良いし。複数のコンピュータにより構成されていても良い。以下に説明する機能ブロックはコンピュータ２００のハードウェア資源およびソフトウェア資源を協働させて実現される。
【００２６】
図２において、この実施例のコミュニケーション分析システム１００は、位置情報取得サーバ１０、行動ログ蓄積データベース２０、分析指示部３０、ログ抽出部４０、コミュニケーション処理部５０、分析結果表示部６０を含んで構成されている。位置情報取得サーバ１０は、センサ群１１でユーザの保持するＲＦＩＤタグ１２を検知してその位置情報を取得するものである。位置情報取得サーバ１０で取得した位置情報は行動ログとして行動ログ蓄積データベース２０に保管される。行動ログは例えば図３に示すようなものであり、レコードＩＤ、ユーザＩＤ、場所、始時間、終時間等をフィールドを有している。コミュニケーション処理部５０はコミュニケーション機会判定部５１、コミュニケーション発生判定部５２、コミュニケーション分析部５３を含んで構成される。
【００２７】
分析指示部３０は、分析条件や出力条件を入力する。分析条件は、対象となるユーザやグループを指定したり、期間等の時間的な条件を指定したり、対象となる場所を指定したりする。出力条件は、プリント、表示等の出力態様を指定する。出力態様には電子メール等による送付や、ウェブページへのアップロード等が含まれる。ログ抽出部４０は、分析条件に従って行動ログ（図３）を抽出し、場所・時間の共有部分を取り出してレコードを生成する。コミュニケーション処理部５０のコミュニケーション機会判定部５１は、場所・時間の共有部分があるユーザ間にその共有時間がどの程度のものであろうとコミュニケーション機会があったと判定する。もちろん、わずかな時間Δｔを閾値としてそれ以上の場合にコミュニケーション機会があったと判定するように設定しても良い。コミュニケーション発生判定部５２は共有時間が所定の閾値以上の場合にコミュニケーションがあったと判定する。コミュニケーション分析部５３は、コミュニケーション機会と関連付けてコミュニケーション発生の程度を分析する。分析態様は種々のものがあり、その例を後に説明するが、これに限定されない。要するに、コミュニケーション機会がコミュニケーションの発生にどの程度活用されているかを表示するものであればどのような分析態様も採用できる。分析結果表示部６０は、分析結果を表示する。
【００２８】
図４は、この実施例において所定のユーザのコミュニケーションを分析する動作例を示している。この実施例では、コミュニケーション回数・時間とコミュニケーション機会から、ユーザのコミュニケーション状態の分析を支援する。ある組織における行動ログから、同じ場所で同じ時刻に存在していたユーザ同士が１回のコミュニケーション機会があるものとする。閾値を定め、それにより対話が発生したことを推定する。時系列による変化をグラフ化することにより、コミュニケーションの機会がどの程度有効に利用されたかを判定する。
【００２９】
この実施例で採用できる指標はつぎのとおりである。
【００３０】
ＣＣ：指定期間内でのコミュニケーションの発生した回数
ＣＴ：指定期間内でのコミュニケーションにおける共有時間の累積
ＣＴＡ：指定期間内でのコミュニケーションにおける１回あたりの共有時間の平均
ＭＣ：指定期間内で短時間も含め同一の場所・時間を共有した回数の累積
ＮＣＰ：指定期間内で短時間を含め同一の場所・時間を共有する一定時間における頻度（確率）
ＭＣＮ：他のユーザと比べて正規化した値
【００３１】
図４の動作例の詳細は以下のとおりである。
【００３２】
［ステップＳ１０］：分析指示部３０の指定に基づいてユーザＵを選択する。
［ステップＳ１１］：ユーザＵの行動履歴に基づいて他のユーザ（対象範囲で絞り込める）の行動履歴との場所・時間の共有部分を抽出する。
［ステップＳ１２］：抽出した共有部分の共有時間が閾値以上かどうかを判定し、閾値以上であればステップＳ１４へ進み、そうでなければステップＳ１３へ進む。
［ステップＳ１３］：共有時間が閾値未満であるのでコミュニケーションは発生せず単にその機会があったと判定して、コミュニケーション機会の回数（ＭＣ）を増分する。
［ステップＳ１４］：共有時間が閾値以上であるのでコミュニケーションの機会を利用してコミュニケーションが発生したと判定して、ＣＣ、ＣＴ、ＭＣを増分する。
［ステップＳ１５］：ユーザＵの行動履歴に関し他のユーザの行動履歴との場所・時間の共有部分をすべて調べたかどうか判定してすべて調べたらステップＳ１６へ進み、そうでなければステップＳ１１に戻り処理を繰り返す。
［ステップＳ１６］：ＣＣ、ＣＴ、ＭＣ等の指標を、例えば、期間ごとに集計する。
【００３３】
以上の処理は個人単位のみでなく、グループやプロジェクト単位、組織全体にも適用できる。
【００３４】
図５は、この実施例においてグループのコミュニケーションを分析する動作例を示しており、その詳細は以下のとおりである。なおコミュニケーションの相手側がグループ内であるかどうかは適宜選択できる。
【００３５】
［ステップＳ２０］：分析指示部３０の指定に基づいてグループＧを選択する。
［ステップＳ２１］：グループＧの属するユーザＵを取り出す。
［ステップＳ２２］：ユーザＵの行動履歴に基づいて他のユーザ（対象範囲で絞り込める）の行動履歴との場所・時間の共有部分を抽出する。
［ステップＳ２３］：抽出した共有部分の共有時間が閾値以上かどうかを判定し、閾値以上であればステップＳ２５へ進み、そうでなければステップＳ２４へ進む。
［ステップＳ２４］：共有時間が閾値未満であるのでコミュニケーションは発生せず単にその機会があったと判定して、コミュニケーション機会の回数（ＭＣ）を増分する。
［ステップＳ２５］：共有時間が閾値以上であるのでコミュニケーションの機会を利用してコミュニケーションが発生したと判定して、ＣＣ、ＣＴ、ＭＣを増分する。
［ステップＳ２６］：ユーザＵの行動履歴に関し他のユーザの行動履歴との場所・時間の共有部分をすべて調べたかどうか判定してすべて調べたらステップＳ２７へ進み、そうでなければステップＳ２２に戻り処理を繰り返す。
［ステップＳ２７］：ユーザＵのＣＣ、ＣＴ、ＭＣ等の指標を、例えば、期間ごとに集計する。
［ステップＳ２８］：グループＧのユーザをすべて調べたかどうか判定して、すべて調べた場合にはステップＳ２９へ進み、そうでない場合にはステップＳ２１に戻り処理を繰り返す。
［ステップＳ２９］：グループ全体でＣＣ、ＣＴ、ＭＣ等の指標を、例えば、期間ごとに集計する。
【００３６】
図６は分析結果表示例を示している。これはあるユーザにおける行動ログから、そのユーザが持つコミュニケーション機会（ＭＣ）とコミュニケーション発生（ＣＣ）の変化を時系列に表示した例である。ここでは、ある二つのユーザ（またはグループ）をそれぞれ菱形と三角によって表している。また各々で実線はＣＣの値を、破線はＭＣの値を表している。このとき、菱形の場合、コミュニケーション機会（菱形実線）が変わらないにも関わらずコミュニケーション発生（菱形破線）が低下していることがわかる。他方、三角の場合、コミュニケーション発生（三角破線）は菱形の場合よりも低いところが多いが、実はコミュニケーション機会（三角実線）もまた少ないことがわかる。つまり、その割合を考えた場合は、三角の方が活用度合いが高い（組織化硬直化していない）ことがわかる。
【００３７】
図７は他の分析結果表示例を示している。コミュニケーション機会に対するコミュニケーション発生の比率（百分率）を組織１、２、３について集計表示したものである。組織１は時間の経過とともにコミュニケーション機会の活用度が減少して組織が硬直化している蓋然性が高い。
【００３８】
この実施例では、コミュニケーションの量をコミュニケーション確率によって補正することで、他の組織と比較する時に、単純にその量を比較するのではなく組織間や個人間で絶対的に存在しているコミュニケーション機会を考慮することができる。
【００３９】
また、ユーザの行動ログから各コミュニケーションを抽出するので、行動ログさえ管理しておけば簡易に処理可能である。
【００４０】
分析対象は、組織全体、グループ、個人等であり、任意に指定できる。
【００４１】
コミュニケーション回数ＣＮ、コミュニケーション時間ＣＴ、コミュニケーション機会ＭＣ等の指標を適宜採用できる。
【００４２】
補正後の各コミュニケーション量の算出方法としては、ＣＣ（ｔａｒｇｅｔ）／ＭＣ（ｔａｒｇｅｔ）：コミュニケーション発生の確率であるが、これに限定されない。先に定めた指標のいずれを使ってもよい。
【実施例２】
【００４３】
つぎにこの発明の実施例２について説明する。この実施例では、コミュニケーション機会とコミュニケーション発生という２軸にもう一つ以上の軸を考慮する。付加的な軸（条件）に関する情報は、コミュニケーション背景情報判定部７０によって提供される。
【００４４】
コミュニケーション背景情報としては大きく次の３つが考えられる。
【００４５】
（１）人に関する情報
ユーザの個人情報（所属組織、役職など）により、特定の個人、または組織や役職と他の個人、または組織や役職において、コミュニケーション機会とコミュニケーションの発生を比較する。
【００４６】
特定のユーザの組み合わせ等の条件をあらかじめ決めておき、その条件下とそれ以外での比較を行う。
【００４７】
（２）場所に関する情報
特定の場所におけるコミュニケーションを他の場所でのコミュニケーションと比較する。または特定の場所によってコミュニケーション機会やコミュニケーション発生の条件、またはその判定を変化させる。
【００４８】
（３）時間に関する情報
特定の時間、時刻におけるコミュニケーションを他の時間、時刻におけるコミュニケーションと比較する。また特定の時間、時刻によってコミュニケーション機会やコミュニケーション発生の条件、またはその判定を変化させる。
【００４９】
これらの条件を１つ、または複数組み合わせて比較することができる。コミュニケーション発生確率から、これらの条件を逆算（コミュニケーション発生確率の高い条件など）しても良い。
【００５０】
図８は実施例２の構成を全体として示しており、図２と対応する箇所には対応する符号を付した。実施例２ではコミュニケーション背景情報判定部７０において条件に従って層別して集計を行なう。
【００５１】
図９は実施例２の動作例を示しており、基本的には図４と同様であり、図４と対応するステップに対応する符号を付した。
【００５２】
図９の動作例の詳細は以下のとおりである。
【００５３】
［ステップＳ１０］：分析指示部３０の指定に基づいてユーザＵを選択する。
［ステップＳ１１］：ユーザＵの行動履歴に基づいて他のユーザ（対象範囲で絞り込める）の行動履歴との場所・時間の共有部分を抽出する。
［ステップＳ１７］：指定条件に合致するかどうか判別して合致する場合にはステップＳ１８へ進み、そうでない場合にはステップＳ１１へ戻り処理を繰り返す。
［ステップＳ１８］：指定条件に閾値の変更が関係付けられている場合には閾値を変更する。ステップＳ１２へ進む。
［ステップＳ１２］：抽出した共有部分の共有時間が閾値以上かどうかを判定し、閾値以上であればステップＳ１４へ進み、そうでなければステップＳ１３へ進む。
［ステップＳ１３］：共有時間が閾値未満であるのでコミュニケーションは発生せず単にその機会があったと判定して、コミュニケーション機会の回数（ＭＣ）を増分する。
［ステップＳ１４］：共有時間が閾値以上であるのでコミュニケーションの機会を利用してコミュニケーションが発生したと判定して、ＣＣ、ＣＴ、ＭＣを増分する。
［ステップＳ１５］：ユーザＵの行動履歴に関し他のユーザの行動履歴との場所・時間の共有部分をすべて調べたかどうか判定してすべて調べたらステップＳ１６へ進み、そうでなければステップＳ１１に戻り処理を繰り返す。
［ステップＳ１６］：ＣＣ、ＣＴ、ＭＣ等の指標を、例えば、期間ごとに集計する。
【００５４】
以上の処理が個人単位のみでなく、グループやプロジェクト単位、組織全体にも適用できることはもちろんである。
【００５５】
図１０は分析結果例を示すものであり、この例では、各条件（人的属性）によるコミュニケーション機会と発生を２次元にマッピングすることで、条件によるコミュニケーション発生確率を比較、分析するようにしている。各条件での比較により、より詳細にどの部分で硬直化（コミュニケーション機会活用度の低下）が起こっているかがわかる。図１０の例では、条件３や条件２ではコミュニケーション発生確率が低く（機会は多いが発生は少ない）、硬直化していると考えられる。組織のどの部分あるいはどの関係で硬直化が起こっているかを判断することができる。
【００５６】
図１１は他の分析結果例を示すものであり、この例では、各条件（場所的属性）によるコミュニケーション機会と発生を２次元にマッピングすることで、条件によるコミュニケーション発生確率を比較、分析するようにしている。この例によればどの場所でコミュニケーションが有効に発生するかあるいはそうでないかが判定できる。
【００５７】
図１２はさらに他の分析結果例を示すものであり、この例では、各条件（状況。誰と一緒であったかあるいは単独であったか）によるコミュニケーション機会と発生を２次元にマッピングすることで、条件によるコミュニケーション発生確率を比較、分析するようにしている。
【００５８】
図１３はさらに他の分析結果例を示すものであり、この例では、各条件（時間的属性）によるコミュニケーション機会と発生を２次元にマッピングすることで、条件によるコミュニケーション発生確率を比較、分析するようにしている。
【００５９】
図１４はさらに他の分析結果例を示すものであり、各条件によるコミュニケーション機会と発生を条件別に時系列にマッピングすることで、条件によるコミュニケーション発生確率の推移を分析するものである。
【００６０】
このようにコミュニケーションの機会およびコミュニケーションの発生に関して諸条件を勘案して層別することにより、コミュニケーションに関する種々の状況を的確に判断できる。
【実施例３】
【００６１】
つぎにこの発明の実施例３について説明する。この実施例３では、物理的空間におけるコミュニケーションに加えて電子空間におけるコミュニケーション（電子掲示板、メーリングリスト、ウェブアクセス）を考慮している。
【００６２】
図１５は、この実施例の構成を全体と示しており、この構成において図２と対応する箇所には対応する符号を付した。
【００６３】
この例では、電子コミュニケーションシステム８０を設けて電子的なコミュニケーションを行なえるようになっている。この例では、コミュニケーション機会判定部５１が、位置情報に基づくユーザ同士の接近をコミュニケーションの機会と判定し、コミュニケーション発生判定部５２が、電子的なコミュニケーションをコミュニケーションの発生と判定する。電子的なコミュニケーションは電子メールのような一方向のものでもインスタントメッセージのような双方向のものでもよい。この例は、物理空間で接近したことを契機として電子コミュニケーションを行なうというモデルを前提としている。このような前提が実情に合致しない場合もあるので、状況に併せて適合化させることが好ましい。
【００６４】
また、電子コミュニケーションをコミュニケーションの機会として判定して、所定時間以上の接近をコミュニケーションの発生と判定するようにしてもよい。
【００６５】
電子コミュニケーションの所定のタイプの挙動（例えば閲覧）をコミュニケーションの機会と判定して他の所定のタイプの挙動（例えば投稿）をコミュニケーションの発生と判定しても良い。
【００６６】
なお、この発明は上述の実施例に限定されるものではなくその趣旨を逸脱しない範囲で種々変更が可能である。例えば、この発明を、コミュニケーションの分析結果に基づいて組織の硬直化の指標を算出する組織硬直化分析システムとして構成することも可能である。図１６は、実施例１の構成を利用して組織硬直化分析システム３００を構成した例を示す。図１６において図２と対応する箇所には対応する符号を付した。この例では、組織硬直化分析部６１が、コミュニケーション処理部５０のコミュニケーション機会判定部５１およびコミュニケーション発生判定部５２の判定結果に基づいて組織の硬直化を判定している。例えば、コミュニケーション機会の頻度に対してコミュニケーション発生の頻度が少ない場合には組織が硬直化している可能性が高いと判定する。コミュニケーション機会の頻度とコミュニケーション発生の頻度の比の時間変化に基づいて組織の硬直化を判定しても良い。その他、種々の指針でコミュニケーション機会およびコミュニケーション発生の判定結果を利用して組織の硬直化を判定できる。組織の硬直化の判定結果は例えば判定結果表示部６０で表示される。この場合、実施例１のコミュニケーション分析部５３をさらに設けて、判定結果表示部６０が、コミュニケーション分析結果に併せて組織硬直化分析結果を表示しても良い。組織硬直化分析結果を電子メール等で所定の管理者等に通知しても良い。実施例１の構成でなく、実施例２、実施例３のコミュニケーション分析システムの構成を利用して組織硬直化分析システム３００を構成しても良いことはもちろんである。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】この発明に関連してコミュニケーションの機会およびコミュニケーションの発生の関連を説明する図である。
【図２】この発明の実施例１の構成を説明する図である。
【図３】上述実施例１の行動ログを説明する図である。
【図４】上述実施例１の動作例を説明する図である。
【図５】上述実施例１の他の動作例を説明する図である。
【図６】上述実施例１の分析結果表示例を説明する図である。
【図７】上述実施例１の他の分析結果表示例を説明する図である。
【図８】この発明の実施例２の構成を説明する図である。
【図９】上述実施例２の動作例を説明する図である。
【図１０】上述実施例２の分析結果表示例を説明する図である。
【図１１】上述実施例２の他の分析結果表示例を説明する図である。
【図１２】上述実施例２の他の分析結果表示例を説明する図である。
【図１３】上述実施例２の他の分析結果表示例を説明する図である。
【図１４】上述実施例２のさらに他の分析結果表示例を説明する図である。
【図１５】この発明の実施例３の構成を説明する図である。
【図１６】上述実施例１の変形例を説明する図である。
【符号の説明】
【００６８】
１０    位置情報取得サーバ
１１    センサ群
１２    ＲＦＩＤタグ
２０    行動ログ蓄積データベース
３０    分析指示部
４０    ログ抽出部
５０    コミュニケーション処理部
５１    コミュニケーション機会判定部
５２    コミュニケーション発生判定部
５３    コミュニケーション分析部
６０    分析結果表示部
６１    組織硬直化分析部
７０    コミュニケーション背景情報判定部
８０    電子コミュニケーションシステム
１００    コミュニケーション分析システム
２００    コンピュータ
２０１    各種プログラム
３００    組織硬直化分析システム
【図２】
2007094850.tif 000003
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図８】
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【図９】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１】
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【図６】
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【図７】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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